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决策算法与轨迹规划协同设计

📚 共计 30 章节

课程导论：为什么需要协同设计？

决策与规划的传统割裂与痛点

痛点分析协同思维

决策算法基础：MDP与POMDP

马尔可夫决策过程 & 部分可观测马尔可夫决策过程

概率模型状态估计

轨迹规划基础：路径 vs 轨迹

路径规划与轨迹规划的区别，Frenet坐标系

Frenet坐标系

协同设计框架：分层 vs 端到端

分层架构与端到端架构，耦合度分析

架构设计耦合

行为决策：FSM与决策树

有限状态机与决策树在自动驾驶中的应用

基于学习的决策：DQN与策略梯度

深度Q网络与策略梯度方法

强化学习DQN

轨迹生成：多项式/贝塞尔/样条

多项式曲线、贝塞尔曲线与样条曲线

曲线拟合平滑

优化方法：QP与MPC

二次规划与模型预测控制

代价函数设计：安全·舒适·效率

安全性、舒适性与效率的权衡

代价函数多目标

约束处理：动力学/运动学/环境

动力学约束、运动学约束与环境约束

约束可行性

决策与规划接口设计

目标状态生成与代价函数传递

协同优化：联合数学建模

联合优化决策与轨迹的数学建模

联合优化建模

博弈论视角：交互式决策规划

交互式决策与轨迹规划

不确定性处理：鲁棒与机会约束

鲁棒优化与机会约束

鲁棒不确定性

多智能体协同：车-车/车-路

车-车协同与车-路协同

仿真环境搭建：CARLA/SUMO/SMARTS

CARLA、SUMO与SMARTS介绍

数据集与评测：nuScenes/Waymo

nuScenes、Waymo Open Dataset与闭环评测

数据集评测

基于规则的协同：RSS模型

RSS模型与责任敏感安全

基于学习的协同：模仿/逆强化学习

模仿学习与逆强化学习

IRL模仿学习

端到端协同：感知到规划联合训练

从感知到规划的联合训练

端到端联合训练

安全验证：形式化验证与仿真测试

形式化验证与仿真测试

实时性优化：算法加速与硬件部署

算法加速与硬件部署

故障处理：降级策略与安全冗余

降级策略与安全冗余

案例研究：高速公路场景

高速公路场景的协同设计

案例研究：城市交叉口场景

城市交叉口场景的协同设计

案例交叉口

案例研究：泊车场景

泊车场景的协同设计

前沿话题：大模型在决策规划中的应用

大模型在决策规划中的应用

大模型前沿

前沿话题：神经符号系统与可解释性

神经符号系统与可解释性

神经符号可解释

项目实战：搭建协同决策规划系统

从零搭建一个协同决策规划系统

课程总结与未来展望

通往L5级自动驾驶的协同之路